AI如何加持你的零售业绩？一文读懂跨季节零售规划

机器学习（Machine Learning, ML）可以深入挖掘现有数据，预测未来趋势和模式。以预测文本为例，机器学习算法可以根据您过去的打字习惯预测您接下来可能输入的内容。而人工智能（Artificial Intelligence，AI）将这种预测提升到了新的高度，利用自动化、预测算法和分析海量数据集，给予创新方案建议，从论文创作、图像处理到复杂的数据分析，创意无限。这些工具彻底改变了手动数据输入等繁琐耗时的工作，用精密的分析和报告取代了手动电子表格分析。

对于零售商而言，人工智能和机器学习是现代零售策略中不可或缺的工具，可以深化客户关系、确保敏捷性并最大限度提高盈利能力。通过挖掘消费者线下线上的消费行为数据，并将这些数据与产品属性、销售和库存数据、商店客流统计、竞争对手数据和季节趋势等各种其他因素相结合，零售商可以借助AI在每个零售季做出明智决策。

1. 季前精准规划，AI助力抢占零售先机

人工智能驱动的规划和统计建模功能使零售商能够了解特定产品在不同市场的表现，并根据领口、面料、颜色、尺码、版型、款式或功能等属性，预测类似产品的未来表现。这使得零售商能够更精准地满足消费者需求，并更细致规划产品组合。基于地域人口统计、促销或客户信息以及地理位置、文化或季节因素的商店聚类功能帮助零售商进一步洞悉产品组合的表现。

2. 季中平衡库存，AI制胜零售高效盈利

人工智能绝对是复杂的库存规划、补货和管理的制胜法宝。人工智能驱动的零售规划工具通过整合销售数据、当前库存水平以及从供应商到配送中心和从配送中心到各个销售点位的交货时间，帮助零售商精准做出明智的库存决策。确保整季库存平衡有序、管理得当，更充分地满足当地消费者需求，减少浪费，并降低供应链成本。

3. 季末优化降价，AI实现库存价值最大化

虽然降价不可避免，但人工智能可以使零售商优化降价流程，减少损失并迅速清理库存，为新的产品组合和新款系列让出库存空间。人工智能工具可以及早识别表现不佳的产品，帮助零售商及时准确地做出降价决策。通过针对特定商店集群和销售点位量身打造精准的产品组合，可以减少降价，人工智能和机器学习工具在方面起到了关键作用。

Centric Planning™ 是一款AI驱动的零售规划解决方案，与众多知名的消费品客户携手精心打造，用以应对当今零售业面临的复杂挑战。Centric Planning 能与包括 PLM 和电商平台在内的各类企业系统无缝集成，避免繁琐的数据收集和处理，并消除报告中的错误，使零售商可以获取来自不同来源的实时数据，从而精准决策并施行，快速做出明智决定。

Centric Planning 贯穿整个零售规划流程（从商品财务规划，到需求规划、预测、商店配货和库存补货），提供人工智能驱动的洞察，助力零售商规划部署，运筹帷幄。在当今的全渠道环境下，这将可以提升敏捷性，提高市场响应速度，并实现更精确的规划，最终实现可持续目标，提高售出率并降低成本。

1. 达成商品财务规划目标

商品财务规划 (MFP) 可能漫长繁琐，尤其是当次要细节发生变化时。如果数据不准确，可能导致库存积压或畅销产品缺货，致使零售商无法实现财务目标。面对海量数据，零售商在制定商品计划时可能难以准确把握投资方向。而借助 Centric Planning，零售商可以同步进行自上而下和自下而上的规划，确保从上到下协调一致。这使规划人员可以将商定的目标写入详细计划，有效控制产品复杂性，并利用人工智能决定采购、开发或投资方向。最终制定出既高效又有效的商品计划，辅以基于场景的库存优化和全渠道策略，确保所有渠道和销售点位的库存保持最佳水平。

2. 破局范围规划业务难题

范围规划的难度会随着门店、合作伙伴和销售渠道数量的增加而成倍增加，导致数据处理严重耗时，并极易出错。Centric Planning 直面这一挑战，使零售商能够定义产品组合的广度和深度，通过自下而上和自上而下的数据分析了解客户模式，节省宝贵时间。通过降低数据复杂性（包括语言和货币差异），Centric Planning 确保零售商马到功成，优化零售运营。

在快速发展的零售业，人工智能和机器学习不再是一种选择，而是必不可少。通过将这些AI零售新技术集成到零售流程的季前规划、季中库存管理和季末降价等各个环节，零售商可以前所未有地提升效率和精确度。Centric Planning 将为您提供零售规划制胜法宝，帮助您制定明智决策，提高敏捷性，并确保您做好充分准备，满足当今消费者的需求。借助人工智能和机器学习助力零售规划，满怀信心地迈向未来，见证您的业绩再创新高。